บทความนี้เกี่ยวกับ เทียบกับ จะช่วยให้คุณเปรียบเทียบฐานข้อมูลทั้งสองนี้เพื่อให้คุณสามารถตัดสินใจได้ว่าฐานข้อมูลใดตรงกับความต้องการของคุณมากกว่า คำแนะนำต่อไปนี้จะกล่าวถึงในบทความนี้
- DynamoDB กับ MongoDB
- ใครใช้ DynamoDB และ MongoDB
- ความแตกต่างในโครงสร้างข้อมูล
- ความต้องการดัชนี
- ความแตกต่างในการสืบค้น
- การปรับใช้ DynamoDB และ MongoDB
- การจำลองแบบและการจัดกลุ่ม
มาเริ่มกันเลย
DynamoDB กับ MongoDB
MongoDB เป็นข่าวมาระยะหนึ่งแล้ว นับตั้งแต่เปิดตัวในปี 2552 บริษัท หลายแห่งทั่วโลกเริ่มใช้ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์นี้ด้วยคุณสมบัติที่หลากหลายและความสามารถรอบด้าน แต่ถึงกระนั้นเราก็มักจะสับสนในขณะที่เลือกระหว่างตัวเลือกต่างๆที่มีอยู่ในตลาด
ในบทความวันนี้เราจะเปรียบเทียบ MongoDB กับ DynamoDB และวิเคราะห์ว่าอันใดจะเหมาะกับการใช้งานและความต้องการของคุณมากกว่ากัน เอาล่ะ!
ก่อนที่เราจะดำดิ่งสู่ความซับซ้อนของการเปรียบเทียบทั้งสองแพลตฟอร์มก่อนอื่นให้เราทำความเข้าใจความแตกต่างของทั้งสองแพลตฟอร์มเหล่านี้และสิ่งที่ทำให้พวกเขาโดดเด่นกว่ากัน
DynamoDB
DynamoDB สามารถกำหนดได้ง่ายๆว่าเป็นบริการจัดการฐานข้อมูล NoSql ที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งให้บริการโดย Amazon.com เป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรม AWS หรือ Amazon Web Services แม้ว่า DynamoDB จะมีความคล้ายคลึงกันมากกับโปรแกรม Dynamo ดั้งเดิม แต่ก็มีการใช้งานพื้นฐานที่แตกต่างกันซึ่งทำให้เป็นเอกลักษณ์ 
MongoDB
MongoDB สามารถกำหนดเป็นระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ข้ามแพลตฟอร์มซึ่งเสนอเป็นโปรแกรมแบบสแตนด์อโลน MongoDB จัดหมวดหมู่ภายใต้แท็กที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ NoSQL MongoDB ใช้ JSON เช่นเอกสารและมาร์กอัปสคีมาเพื่อจัดการกับความต้องการของฐานข้อมูลจึงทำให้เป็นเอกลักษณ์
ต่อไปกับบทความนี้เกี่ยวกับ DynamoDB vs MongoDB
ใครใช้ DynamoDB และ MongoDB
ทั้ง DynamoDB และ MongoDB มีมาระยะหนึ่งแล้วดังนั้น บริษัท ต่างๆทั่วโลกจึงใช้โปรแกรมเหล่านี้เพื่อตอบสนองความต้องการฐานข้อมูลของตน ด้านล่างนี้คือสิ่งที่สำคัญที่สุด
MongoDB
UPS, FaceBook, Google, BOSH, Adobe และ Forbes และอื่น ๆ อีกมากมาย
DynamoDB
Samsung, Snapchat, New York Times, HTC, Dropcam และ Amazon อีกมากมาย
ต่อไปกับบทความนี้เกี่ยวกับ DynamoDB vs MongoDB
ความแตกต่างในโครงสร้างข้อมูล
ความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่าง MongoDB และ DynamoDB อยู่ที่วิธีจัดการโครงสร้างข้อมูล ด้านล่างนี้คือสิ่งที่สำคัญที่สุด
DynamoDB
ใน DynamoDB ตารางแอตทริบิวต์และรายการเป็นองค์ประกอบหลักที่ต้องทำงานด้วย พูดง่ายๆตารางคือชุดของรายการและแต่ละรายการคือชุดของแอตทริบิวต์ที่แตกต่างกัน แพลตฟอร์มนี้ใช้คีย์หลักในการระบุแต่ละรายการที่มีอยู่ในตารางและดัชนีรองเพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นในการสืบค้น
MongoDB
ในทางกลับกัน MongoDB ใช้ JSON เหมือนเอกสารเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีสคีมา ความแตกต่างที่สำคัญอย่างหนึ่งระหว่าง DynamoDB และ MongoDB คือการไม่จำเป็นต้องกำหนดข้อมูลและโครงสร้างไว้ล่วงหน้าจึงทำให้โปรแกรมเมอร์สามารถจัดเก็บเอกสารประเภทต่างๆได้ในคราวเดียว
MongoDB ในตัวเองเป็นระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีประสิทธิภาพมาก เนื่องจากไม่มีสคีมาโปรแกรมเมอร์จึงสามารถสร้างเอกสารสำหรับจัดเก็บข้อมูลได้โดยไม่จำเป็นต้องกำหนดล่วงหน้าก่อน
ตัวอย่างความแตกต่างของโครงสร้างข้อมูลใน MongoDB และ DynamoDB สามารถพบได้ด้านล่าง
ตาราง | คอลัมน์ | มูลค่า | บันทึกใน DynamoDB ขณะที่ Collection | คีย์ | มูลค่า | เอกสารใน MongoDB
ต่อไปกับบทความนี้เกี่ยวกับ DynamoDB vs MongoDB
ความต้องการดัชนี
ดัชนีในระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ช่วยให้สามารถเข้าถึงรูปแบบการสืบค้นทางเลือกหนึ่งซึ่งมีประโยชน์เมื่อต้องการการสืบค้นความเร็วสูง ในแง่ของการจัดทำดัชนีมีความแตกต่างเล็กน้อยระหว่าง DynamoDB และ MongoDB และมีการระบุไว้ด้านล่าง
DynamoDB
ใน DynamoDB หากคุณต้องการเรียกใช้แบบสอบถามคุณต้องสร้างดัชนีรองก่อน ในขณะที่สร้างดัชนีรองใน DynamoDB ก่อนอื่นต้องระบุแอตทริบิวต์ที่สำคัญหลังจากนั้นจึงสามารถใช้เพื่อเรียกใช้แบบสอบถามหรือสแกนตารางโดยทำตามขั้นตอนมาตรฐาน สิ่งสำคัญอย่างหนึ่งที่ควรทราบคือข้อเท็จจริงที่ว่า DynamoDB ไม่มีเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นดังนั้นการสร้างดัชนีรองจึงเป็นวิธีเดียวในการดำเนินการสืบค้น
MongoDB
ดัชนีเป็นสิ่งจำเป็นใน MongoDB หากในสถานการณ์บางอย่างเอกสารไม่มีดัชนีเอกสารทั้งหมดที่เคยสร้างขึ้นจะต้องได้รับการสแกนเพื่อให้ตรงกับการค้นหาคำค้นหา ด้วยเหตุนี้การไม่มีดัชนีอาจทำให้กระบวนการสืบค้นใน MongoDB ช้าลงอย่างสิ้นเชิงดังนั้นจึงจำเป็นต้องสร้างขึ้นตามลำดับความสำคัญ
ต่อไปกับบทความนี้เกี่ยวกับ DynamoDB vs MongoDB
ความแตกต่างในการสืบค้น
เพื่อให้เข้าใจถึงความแตกต่างที่แน่นอนในการสืบค้นระหว่าง MongoDB และ DynamoDB โปรดดูตัวอย่างด้านล่าง
DynamoDB db.query ({TableName: 'customer'})MongoDB db.customer.find ()
กำลังเดินทางไป,
การปรับใช้ DynamoDB และ MongoDB
อีกประเด็นสำคัญที่ DynamoDB และ MongoDB แตกต่างกันคือการปรับใช้ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เหล่านี้ในตอนแรก
DynamoDB: คนส่วนใหญ่เชื่อว่า DynamoDB ถูกเขียนด้วย Java ในขณะที่บางคนมีความเห็นว่า DynamoDB ถูกปรับใช้ใน Node.js ไม่ว่าจะเป็นเช่นไร DynamoDB รองรับภาษาต่อไปนี้: Java, Swift, JavaScript, Node.js, PHP, NET และ Python
MongoDB: MongoDB เขียนโค้ดบน C ++ ทั้งหมดและสามารถดาวน์โหลดได้บน Linux, Windows และ Mac OS การเข้ารหัสบน C ++ MongoDB รองรับภาษาที่หลากหลายรวมถึง แต่ไม่ จำกัด เฉพาะ Prolog, Python, Ruby, Java, JavaScript, PowerShell, ColdFusion และอื่น ๆ อีกมากมาย
ต่อไปกับบทความนี้เกี่ยวกับ DynamoDB vs MongoDB
การจำลองแบบและการจัดกลุ่ม
DynamoDB
เนื่องจาก DynamoDB เป็นส่วนหนึ่งของตระกูล AWS หรือ Amazon Web Services จึงใช้ประโยชน์จาก Amazon DynamoDB Cross-Region Replication Library เพื่อซิงค์ในหลายภูมิภาคแบบเรียลไทม์ เมื่อโปรแกรมเมอร์เขียนลงในตารางหนึ่งใน DynamoDB ตารางอื่น ๆ ที่มีอยู่ในตำแหน่งที่ตั้งและภูมิภาคอื่น ๆ จะได้รับการอัปเดตตามเวลาจริงด้วยการดำเนินการที่รวดเร็วจาก AWS
MongoDB
ในทางกลับกันระบบการจำลองแบบ single-master ซึ่งรองรับการเลือกตั้งอัตโนมัติและคุณลักษณะนี้มีอยู่ในระบบ สิ่งนี้หมายความว่าโดยพื้นฐานแล้วโปรแกรมเมอร์สามารถตั้งค่าฐานข้อมูลรองและตั้งโปรแกรมให้ทำงานเป็นฐานข้อมูลหลักได้หากในสถานการณ์บางอย่างระบบหลักไม่พร้อมใช้งาน ใน MongoDB แบบจำลองแรกเรียกว่า Primary และอื่น ๆ ทั้งหมดเป็นแบบรอง
แผนที่แฮชเทียบกับตารางแฮช
สรุป
แม้ว่ามองแวบแรกอาจดูเหมือนว่า MongoDB และ DynamoDB นั้นค่อนข้างคล้ายกัน แต่เมื่อตรวจสอบเพิ่มเติมแล้วคุณจะทราบว่ามีฟังก์ชันการทำงานที่แตกต่างกันมาก ด้วยการกล่าวว่าขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณให้เลือกระหว่างการใช้อย่างใดอย่างหนึ่ง
สิ่งนี้นำเราไปสู่ตอนท้ายของบทความนี้เกี่ยวกับ MongoDB vs DynamoDB
ตอนนี้คุณเข้าใจ Hadoop และคุณสมบัติต่างๆแล้วลองดูไฟล์ โดย Edureka บริษัท การเรียนรู้ออนไลน์ที่เชื่อถือได้ซึ่งมีเครือข่ายผู้เรียนที่พึงพอใจมากกว่า 250,000 คนกระจายอยู่ทั่วโลก หลักสูตรการฝึกอบรม Edureka Big Data Hadoop Certification ช่วยให้ผู้เรียนมีความเชี่ยวชาญใน HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume และ Sqoop โดยใช้กรณีการใช้งานแบบเรียลไทม์ในโดเมนการค้าปลีกโซเชียลมีเดียการบินการท่องเที่ยวการเงิน
มีคำถามสำหรับเรา? โปรดระบุไว้ในส่วนความคิดเห็นแล้วเราจะติดต่อกลับไป